基于关系型数据库实现智能剪枝信息搜索技术的研究

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    基于关系型数据库实现智能剪枝信息搜索技术的研究

    要求学生利用所学理论技术知识,独立设计一种能实现智能的、拓扑特征数据的、简化搜索过程(尽可能减少数据访问节点数)的方法。

    什么是剪枝?因为大量的搜索状态空间可以看成一个树形结构,我们的任务就是探测每个叶子节点来获取信息,如果我们能在某个结点就将其所有子节点的可能性都排除我们就能减少搜索量!

    基于关系型数据库实现智能剪枝信息搜索技术的研究

    在查找算法中优化中,剪枝,即是经过某种判别,防止一些不必要的遍历进程,形象的说,即是剪去了查找树中的某些“枝条”,故称剪枝。使用剪枝优化的核心问题是规划剪枝判别办法,即确定哪些枝条应当放弃,哪些枝条应当保存的办法。

    查找算法,绝大部分需求用到剪枝. 可是,不是一切的枝条都能够剪掉,这就需求经过规划出合理的判别办法,以决议某一分支的取舍. 在规划判别办法的时候,需求遵循一定的准则. 剪枝的准则:

    1) 准确性

    正如上文所述,枝条不是爱剪就能剪的. 假如随便剪枝,把带有最优解的那一分支也剪掉了的话,剪枝也就失去了含义. 所以,剪枝的条件是一定要确保不丢掉准确的成果.  

    2)准确性

    在确保了准确性的基础上,咱们应当依据具体问题具体分析,采用适宜的判别手法,使不包括最优解的枝条尽可能多的被剪去,以到达程序“最优化”的意图. 能够说,剪枝的准确性,是衡量一个优化算法好坏的规范.

    3)高效性

    规划优化程序的底子意图,是要削减查找的次数,使程序运转的时刻削减. 但为了使查找次数尽可能的削减,咱们又有必要花时刻规划出一个准确性较高的优化算法,而当算法的准确性增加,其判别的次数一定增多,从而又致使耗时的增多, 这便引出了对立. 因而,如安在优化与功率之间寻找一个平衡点,使得程序的时刻复杂度尽可能降低,同样是非常重要的.

    假使一个剪枝的判别作用非常好,可是它却需求消耗很多的时刻来判别、对比,成果全部程序运转起来也跟没有优化过的没什么差异,这么就太得不偿失了.

    综上所述,咱们能够把剪枝优化的首要准则归结为六个字: 准确、准确、高效.


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